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Feb, 2023
足够公平：在自然语言处理领域规范评估和选择公平性研究的模型
Fair Enough: Standardizing Evaluation and Model Selection for Fairness Research in NLP
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Xudong Han, Timothy Baldwin, Trevor Cohn
TL;DR
本研究就NLP系统展示的偏见和模型去偏见技术的限制做了梳理和评价，提出了实现公平学习的建议，具体包括明确不同方法之间的关系和与公平性理论的关系，以及处理模型选择问题的声明性工具，以帮助未来的工作。
Abstract
Modern
nlp systems
exhibit a range of
biases
, which a growing literature on
model debiasing
attempts to correct. However current progress
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